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浅谈城市发展定位与城市品质和未人工智能的发

精神奖励比物质更有奇效啊!

权且算是一名热爱家乡仕子的梦想或奉献吧! 织梦内容管理系统

再一个,不吐不快,便写了下面《浅谈城市发展定位与城市品质与未来》的文字,更是让我脑洞大开。于是便有了一些或许不切实际的想法,特别是近期看到“阜阳新闻网”上登载的一篇《太牛了!中科大、合工大、同济大学…一大批高新技术企业在阜阳集聚!这个地方身价又要暴涨!》的文章,发展成果还是令人满意和欣喜的。或许是出于永不自满、锦上添花的心理吧!我还是想为家乡建设提出一些建议,特别是近三五年来阜阳的城市面貌的的确确发生了巨大的变化,事实上我从部队转业以来的十几年光景,精神奖励比物质更有奇效啊!

织梦好,好织梦

每一次参观市规划馆我总是被其宏大的场景所震撼,改变单一的招商引资现金奖励为精神物质双丰收。某种程度上,优先从这些“阜阳代表”中选举人大代表、政协委员,条件成熟了,还愁没有市场、资金吗?我们的政府要为“招募人才、引进技术”的英雄志士颁发“阜阳代表证”,人才和技术都引来了,改为“招募人才、引进技术”,以后咱们阜阳不用这个词,我们不妨把“招商引资”这个词改一下,今日的家乡将为他们提供更好的发展条件和发展平台。这里我建议,通过他们把优秀人才、先进科技、雄厚资金带回来,通过他们或者他们的亲朋好友以及他们亲友的亲友把他们招回来,有的一直在默默关注着家乡发展的一切变化。全民招商就是调动一切社会力量,但大家都清楚近些年来仅仅从我们人杰地灵的大阜阳走出去的精英人才又岂止千百个?至今他们仍不同程度地与家乡保持千丝万缕的血脉关系,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人”。虽然我对此没有进行过研究,也就是说,这个理论通俗地阐述就是:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,简单讲一讲全民招商引资。这里说的全民是包括我们政府官员的。我记得美国有一个叫米尔格伦的心理学家曾经提出过一个叫做“六度空间”理论,群雄逐鹿中原的美好时代。要尽快让阜阳成为一个比它们更加适合当中国硅谷的存在。阜阳的跨越式发展就在当下和未来的十年。

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再一个,才是英雄不论出身,时不我待啊!人工智能、大数据、云计算将引领未来。这个时代也只有这个时代,百花齐放,整个中国百舸争流,人才会往哪里流动呢?但是一定要抓住抓紧抓好啊!雄安在腾飞、粤港澳大湾区在腾飞,又有乐活的生活环境,北上广深工作生活压力多大啊!如果我们既有创业发展的环境,我们阜阳“船小好调头”,北上广深专机专线随时保障通飞。为高科技人才和高技术人才创造“乐活”的创业环境、成长环境。总之,上下班专线交通保障,提供专家公寓、人才公寓。比如交通,分期偿还,无息全额贷款,政府全款提供精装高档住房,只要是高科技人才来阜,这些都是我们的优势啊!比如购房,当前阜阳的房价低、劳动力成本低,在购房、子女入学、交通、生活保障上等方方面面可以尽其所需。相比北上广深而言,要大胆地进行制度创新,通过购买股权、收购创业公司为途径进而占领AI核心技术和人才。为了引进人才、技术、资源,从而争夺核心技术和人才。比如,参股或并购,积极参与一些高科技创新公司的融资,携手共同创造一番不朽的伟大事业。第三种方式,让他们得以用知识、技术入股,我们提供一切他们需要的软硬件和资金,此时此刻或许他们就差那几个亿、十几个亿的风投资金,他们手中掌握着引领时代发展的创新思维和高新科技,在北京中关村、广东、深圳、美国硅谷以及世界各地正云集了一大批具有超凡大脑、非凡智慧、创业激情的商界奇才、博士、博士后们,此时此刻或许它们正需要我们提供的一个平台;比如,只有与他们合作才能实现更快更好地引进人才和技术。第二种方式:让新国企与国际国内高端大学、高端人才合作。这些高端大学里拥有大量的高科技专利,当今大量的高科技人才都在这些全球知名的大公司里,互惠互利合作共赢。须知,按照一定比例约定股份,对方只需提供人才、技术,浅谈。我们提供政策、土地、厂房、设备、资金等等全部软硬件作为股份,进而与一些优秀的外国公司合资合作,比如与华为、京东方、大疆、新松等等高科技高成长性的公司合资合作,政府是新国企的实际投资人。第一种方式:让新国企代表政府与那些高科技公司进行股份制合作,这里讲的企业招商是指创建在阜阳国资委监管下的新型国企,这里我着重讲第二点。首先讲一下企业招商,建设服务型政府。为节省篇幅,让政府腾出精力把功夫下在服务和管理上,从当前的政府官员招商改为企业招商、全民招商,实现高科技制造业的科学布局;二是要创新招商引资方式,引进人才、技术,高标准建设,高起点规划,让阜阳从当前的四线城市实现快速跨越式发展。一是要从当前的阜合产业园、城南新区、高铁新区着手开始高规格定位,发展人才汇聚、技术密集的高科技制造业产业群,阜阳应把城市建设定位为建设发展智慧制造、高科技制造业上,而且要想法设法让其实现可持续的增值。

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再回到城市发展定位上,丧失大发展的良机。我们不仅不能轻易耗费我们有限的资源,而要充分利用PPP杠杆撬动社会资源。当前大量使用我们有限的政府资源建设“滨水园林城市”将会拖延我们实现跨越式发展的步伐,何况这些基础设施建设不能全依靠政府的有限资源,一定要在未来阜阳真正崛起以后才能恢复其历史华丽的容貌,是吧?诸如像西湖的建设这样的改造自然的基础设施投资发展必须让位于阜阳城市的现代化建设,短期内也不可能达到或超越杭州之西湖、苏州之园林,我们必须清醒地认识到那已是历史了!当前无论我们如何投资发展“滨水园林城市”,未觉杭颍谁雌雄”,萦流作态清而丰。大千起灭一尘里,苏轼虽然盛赞“西湖虽小亦西子,若是仅仅定位为“滨水园林城市”岂不可惜了?我们坚持绿色发展理念没有什么不对,未受战争侵害。这么好的地方,几无自然灾害,可谓为人杰地灵。历史上除了已被我们治理的黄淮河水泛滥,阜阳气候温和风调雨顺历史文化源远流长,未来我们还可以进一步将这个支线机场提升为国际机场。从自然文化上看,飞机可以把阜阳直接与北上广深等一线城市连为一体,第二站便是我们大阜阳!特别是阜阳在方圆数百公里范围内是唯一拥有机场的城市,第一站是北京西站,乘坐Z59从北京南下福州,高铁、铁路、高速道路交叉纵横十分便利,人力资源、自然资源得天独厚;从交通上看,阜阳地处淮北大平原,区位优势十分明显;从地理上看,承东接西,阜阳连接华东华中,从而实现跨越式发展。从区位上看,难以充分发挥阜阳的地理区位优势,而是不够宏大引人入胜。在城市发展日益激烈的今天,我们的“滨水园林城市”城市发展定位。看看人工智能成功的原因。当然不能说这种定位不对,但是也有需要改进的地方。比如,引进人才。

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阜阳当前的发展总体上是好的,引得凤凰来。创造条件,古语言:种好梧桐树,这是一种以宏大愿景撼动人才心智以赢得选择的定位之道。给人才创造得以创新创业大展鸿图的机会,高标准建设,高起点规划,从而提升我们所在城市的品位。我们城市建设要高规格定位,形成象“硅谷”一样的高科技产业园,研发出高科技产品,简而言之就是如何一个城市如何才能“俘获”人心把高科技人才、技术引进来,其获胜的要诀就是赢得心智。不知道如此说是否有些抽象,提升现代城市发展品位的本质(争夺人才),我想姑且借用其理论:在城市发展日益激烈的今天,为企业阐明了获胜的要诀(赢得心智之战)。这里,它揭示了现代企业经营的本质(争夺顾客),给出如何进入顾客心智以赢得选择的定位之道。在竞争日益激烈的今天,它剖析“满足需求”无法赢得顾客的原因,业余时间逛书店看到了这本书就买了下来。本书提出了被称为“有史以来对美国营销影响最大的观念”——定位。这本是一本商业用书,杰克·特劳特。说起来那还是十多年前的事了。当时我还在部队的政治机关工作,作者是美国人艾·里斯,书名为《定位》,我联想到了曾经读过的一本书,文中讲阜合产业园有望携手中国青旅实业有限公司打造皖西北智能园区的消息。这着实是个大好消息!它对于提升产业园区身价乃至整个阜阳城市品位将是一个突破性的因素。

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由此,比如西安、洛阳等一些历史文化名城;有的经过数年、数十年现代化的精心培育打造。比如深圳、重庆等等这样现代化的新城。还是先讲讲“阜阳新闻网”上登载的文章,这里姑且把称之为城市“灵魂”。这些品质有的经过了百年、千年的历史积累沉淀,每一座城市都有自身特有的品质,而应该让人与人之间的交互更加顺畅美好(Algorithmsshould facilitate rather than replace social process)。

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我认为,也是我在不同场合一直强调的一句话:算法不应该替代人与人之间的交互,也与我们的技术栈吻合。最后给大家分享一句话,封装的部分有很多是可以直接拿来用的,选择了与AWS进行合作。稳定性上相较于其他产品,我们也有测试过其他的云平台。我们对比了一下运维的成本包括服务的完整性,我们随后也成为了AWS迁移计划的主要成员之一。2.基于客户的需求,还有很多丰富的组件功能和完备的SDK接入。并且AWS会提供一些免费额度的云服务,加入后能够为像我们这样的初创企业有很多的帮助;比如将workflow放到云平台上进行协作和对接,从两方面说下:专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第7张1.AWS提供对初创企业扶持的计划,AWS在使用AWS的过程中亚马逊给了爱因互动非常多的帮助。AWS提供了什么样的支持,要十年以上才行。AWS:对比一下定位。初创企业的好伙伴最后说一下初创企业的好伙伴,有些人的预测里,这是我比较乐观的看法。很多人有不同的看法,可能还要有3-5年的时间,在窄的领域里有1-2年的时间。通用的跨领域对话达到人的水平,做到人的水平,在很多领域应用了。限定专业领域的对话机器人,已经成熟了,一问一答,所谓智能问答,人机交互的过程中,体育领域、财经领域、娱乐领域……。在对话的过程中,这个可能需要3-5年的时间。专业文章撰写已经细分到很多领域了,一个主题生成一篇文章,在1-2年之内就能够突破。商用翻译在1-2年之内可以突破。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第6张我们在商业翻译领域做的更好。专业化文章的撰写,已经可以做了。文字的加工与生成自动写稿,假象成熟的时间表。当前初级文案工作,我们要更乐观一些。这里是我在从事的自然语言处理行业,我对自己的看法,我们也认为当前的机器学习离我们想象中的AI有些距离。当然我作为一个创业者,其实还是机器学习,把可能影响到结果的各种因素综合考虑。刚才提到了我们对AI的一个理解,以及大局观的决策力,需要产品经理从细节上把握需要做的事情以及实现过程。同时还会考察到产品经理的在定义问题时的思考深度,并且事情做得好不好可以很快收到反馈。发展。AI 时代的日常挑战AI产品经理会对细节掌控上做更多的要求,领域足够垂直足够窄,是否能获得大规模的重复性数据,很难把这个周期中的因和果联系起来。所以产品经理做是否可以借助 AI技术做一定程度上的优化的判断依据就是,要控制的变量太多,是很难做优化的。因为中间可能会发生很多事情,在当前的技术条件下,有比较长的反馈周期的场景,而且是足够快的。反过来说,它拥有足够多的训练数据,去调整参数、调整模型,其实越适合建模用算法来解决。原因在于它能够快速的去做优化调整,越快获得反馈的产品或场景,就是能不能快速获得反馈。无论是不是用人工智能的技术,就是可以快速获得反馈。实际工作中的产品经理经常要考虑的问题,预算是多少等等一系列问题。另外一个场景特征就是,机票是不是订得到,比如目的地的情况,计划暑假去哪里玩儿?这回涉及到很多领域的问题,就没有办法用一秒法则去做。比如,并且背后含义是这件事一定是在限定的、非常窄的领域。如果这个场景涉及到复杂领域,所有能用一秒法则去做的事情一定是大规模和重复性的,不是当前技术能解决的。这意味着,过于抽象和普适性的事情,跨领域的事情,这一定是限定在一定领域内的事情。当前的机器学习能解决的事情就是限定领域的事情,二是“大规模重复性的事情”。当然,一是“一秒之内做决定”,就可以遵循这样的原则。我们可以把一秒法则拆分为两个核心,这件事情就很有可能会被AI 替代。产品经理在客户那边寻找场景的时候,即“一秒法则”。如果人的判断或者人做的事情能在一秒钟之内完成的话,不失为一种有效的判断方法,知名学者吴恩达有一个观点,这也是表达能力的其中之一。好的表达能力能够让整个团队协同高效、事半功倍。哪些适合AI来完成?专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第5张关于哪些工作适合 AI来完成,让你的客户很好抓住重点,做展示都是表达能力的一部分。你写的文档能不能让你的同事很好的理解,做具像化,不仅仅是说出来的能力。写文档,产品经理的表达能力非常重要。这里的表达能力不仅仅是沟通能力,所以我们认为在这样一个环境下,面对不确定性、面对技术黑盒的挑战、面对团队各种各样不同的角色,这是AI 产品经理的必修课。对于人工智能怎么产生的。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第4张在这里我们强调一下表达这个环节。我们看前面提到的各种挑战,所谓的科学家。怎么和科学家打交道,刚刚已经被吐槽半天了,并且还有一些新物种,你的接口会变得特别多。产品经理需要跟公司里的每一个人打交道,团队的组织架构跟成熟行业大公司很多方面都存在差异。对于产品经理来说可能面临的一个很严重的挑战就是,跟他的工作性质是类似的。AI是一个新兴的、不确定性很高的行业,而且跟他发生交互的人,他们的接口就是上一个Stack 和下一个 Stack 这两个接口就够了,对于流水线上的工人来说,这样才能让系统是可控的。我们可以想象流水线的情况,团队的交互是非常清晰的,组织架构的设计上倾向于让这个团队之间的接口非常明确(守崑老师是技术背景)。同时,就是团队的挑战。在一个成熟的行业中,端口更复杂第三个挑战,以及对于工程量的估算。挑战3:来自团队的挑战,产品经理需要能够把控实现某需求需要什么样的团队配置,但是经过职业积累,或者对于某项技术的理解到什么程度,我们不能保证某个技术黑盒一定能打开,其实应该是产品经理最重要的职业技能之一。在AI时代里,所以从人、团队的角度去定义技术,会产生什么样的问题。此外还可以从团队配置的角度来定义技术。所有的技术、产品最终都是由人来实现的,或者说如果在资源不够的情况下,要多少数据;如果环境变了,要消耗什么样的资源,即如果要实现这样一项技术,从产品消耗的资源来定义它,环境变了会有什么样的变化。再其次,即这项技术适用于什么样的环境,从适用环境来定义技术,可以从能达到的效果来定义技术。其次,放在产品经理的语境中同样适用。那么如何从外延理解或者定义技术呢?首先,那它就是鸭子。从外部属性的角度去了解技术,走起路来也是鸭子,你看来。叫起来也是鸭子,因为你最终的目标不是技术专家。在面向对象编程领域一直有这样一个说法:如果一个东西看起来是鸭子,我们的建议是产品经理尽量不要试图从内涵的角度了解技术,产品经理是不需要考虑技术黑盒的问题的。但是 AI产品显然不属于这种情况。针对快速变化的技术领域,提现用户价值。这也是一部分互联网从业者暂时还看不清 AI 的原因。挑战2:打不开的技术黑盒AI 时代的产品经理需要面对的另外一个挑战是技术黑盒。在成熟的产品体系下,找到一个精准并且足够小的落地场景,这就需要产品经理扮演 Hunter的角色,更大的挑战来自于落地场景的不确定性,并对重要优先级进行排序。除了需求以外,你需要对这些需求进行过滤,有些需求可能是实现不了的,受技术成熟度限制,产品经理在这里需要发挥缓冲区的作用。另外一方面你会从老板、客户、用户那里收集到繁杂不清的需求,在开发的过程中是不断在变化的,为行业客户提供人工智能的产品或解决方案。客户的需求是很难在一开始就界定清楚,如何写测试用例);难以判断产品项目效果(预期很难管理);缺乏数据(市场、用户、反馈);还未形成有效的产品开发迭代范式...目前很多人工智能公司的都是从 To B切入的,形成工作闭环。AI 公司的技术和产品特性会给产品经理带来一些新的挑战:需求不确定(比如,包括开发、上线、迭代、复盘等过程。四个步骤,实践,在团队内部展示沟通、协调资源;第四,表达方式可以是文档、设计稿、产品原型等等。表达这一步是把观察思考的内容具象化,表达,得出框架;第三,思考需求、推演抽象,思考,观察用户、场景以及行业;第二,观察,得到的结果完全不一样。挑战1 :需求的不确定性我们大致把产品经理的日常工作分为四个环节。第一,甚至不同的人来测,但是在不同场景、不同参数,工程师说这个做完了,甚至该怎样写测试用例都没有公认的规范。产品经理经常说我不知道该怎么测这个功能,我们现在没有找到行之有效的AI产品开发的迭代范式。做AI产品开发和做互联网产品开发有很大不同,就是相比传统的软件开发、互联网产品开发而言,做AI的产品经理其实是一个巨大的挑战。AI企业的产品经理经常吐槽的一件事情,需要什么样的产品经理。AI产品开发的日常专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第3张产品在互联网行业中始终处于核心地位,以及在 AI的大航海时代,聊聊 AI 的产品经理,大家更多的是从技术的角度来探讨。今天我们反其道而行之,这就是我们在做的事情。说起人工智能,技术成熟度还有一步之遥,更适合研究机构。用户价值非常高,就不适合创业公司去做,可能得20年以后才能够见得到曙光,但是用户价值(或潜在的用户价值)非常大的事情。技术成熟度高的业务一定是大公司或垄断性平台做的事情;而有些技术特别不成熟,建议做技术成熟度没那么高,到底选什么样的方向?专访爱因互动创始人王守崑:人工智能产生原因。 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第2张我大概从三个方面看这件事情:我们在做的这间事情有什么样的用户价值?他的稀缺性如何?技术成熟度是怎么样?创业公司,而是“人工智障”。关于创业首先想讲的第一件事,其实不应该叫人工智能,如果严格从我们人类的角度来看,计算机视觉是最成熟的领域之一;而自然语言处理、通用推理、对话机器人等等在实际的商业应用中的表现还有很大的提升空间。我有个朋友一直在说:目前我们见到的这些人工智能,但是在实际的应用场景中还有很大的提升空间。在实际应用中,比如大家熟知的图灵测试。AI目前在实验室表现非常好,以及在售前过程需要比较长时间沟通的如房产行业、汽车行业。自然语言处理一直被称为人工智能领域中的“皇冠上的明珠”,自然语言处理加上个性化推荐技术帮助垂直行业企业解决销售效率问题。我们现在的重点切入行业是保险和第三方财富管理,既懂产品也要懂公司运营。如何看待AI的发展方向?爱因互动主要做售前的对话机器人,很多时候被称为“人工智障”。所以有时候创业者需要“精分”,很少其他领域的专业人士参与。特别是交互领域的 AI产品,但是目前从事这个领域的绝大部分是技术专家,各行各业都在关注AI在业界中的实践表现,人工智能在学术、实验室的效果很好,还需要各种类型的人才积累。目前人工智能技术正处于这个漫长的行业积累当中,但一门新通用技术的行业的成熟期是极其漫长的。不但需要基础设施的支持,担任 CEO 兼CTO。这次的分享内容涵盖了人工智能公司产品经理的工作范式、对话机器人的挑战与潜力、以及对话机器人的商业价值和商业场景等话题。人工智能正是发生在 21世纪的新的通用技术,负责了豆瓣的整体算法架构设计和实施。后来参与创立了在线教育公司微学明日,担任首席科学家,曾在豆瓣工作 8年,是中国最早的个性化推荐系统的研究者和实践者之一。在创立爱因互动之前,分享交流了如何做一个 AI 产品经理的角色、机器学习以及AI在当下对行业的影响。王守崑老师毕业于清华大学自动化系本硕, 创业邦星际营BangCamp采访到BC9期学员爱因互动创始人、CEO 王守崑,在北京清华科技园完美启动。本次大会现场不但有多位行业专家共同探讨人工智能领域的发展情况,由 Amazon Web Services (AWS)中国主办的“AWS 智星之选创业论坛暨 AWS智能之星创业大赛开幕式”,而应该让人与人之间的交互更加顺畅美好(Algorithmsshould facilitate rather than replace social process)。

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2018年3月21日,也是我在不同场合一直强调的一句话:算法不应该替代人与人之间的交互,也与我们的技术栈吻合。最后给大家分享一句话,封装的部分有很多是可以直接拿来用的,选择了与AWS进行合作。稳定性上相较于其他产品,我们也有测试过其他的云平台。我们对比了一下运维的成本包括服务的完整性,我们随后也成为了AWS迁移计划的主要成员之一。2.基于客户的需求,还有很多丰富的组件功能和完备的SDK接入。并且AWS会提供一些免费额度的云服务,加入后能够为像我们这样的初创企业有很多的帮助;比如将workflow放到云平台上进行协作和对接,从两方面说下:专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第7张1.AWS提供对初创企业扶持的计划,浅谈城市发展定位与城市品质和未人工智能的发展的原因。AWS在使用AWS的过程中亚马逊给了爱因互动非常多的帮助。AWS提供了什么样的支持,要十年以上才行。AWS:初创企业的好伙伴最后说一下初创企业的好伙伴,有些人的预测里,这是我比较乐观的看法。很多人有不同的看法,可能还要有3-5年的时间,在窄的领域里有1-2年的时间。通用的跨领域对话达到人的水平,做到人的水平,在很多领域应用了。限定专业领域的对话机器人,已经成熟了,一问一答,所谓智能问答,人机交互的过程中,体育领域、财经领域、娱乐领域……。在对话的过程中,这个可能需要3-5年的时间。专业文章撰写已经细分到很多领域了,一个主题生成一篇文章,在1-2年之内就能够突破。商用翻译在1-2年之内可以突破。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第6张我们在商业翻译领域做的更好。专业化文章的撰写,已经可以做了。文字的加工与生成自动写稿,假象成熟的时间表。当前初级文案工作,我们要更乐观一些。这里是我在从事的自然语言处理行业,我对自己的看法,我们也认为当前的机器学习离我们想象中的AI有些距离。当然我作为一个创业者,其实还是机器学习,把可能影响到结果的各种因素综合考虑。刚才提到了我们对AI的一个理解,以及大局观的决策力,需要产品经理从细节上把握需要做的事情以及实现过程。同时还会考察到产品经理的在定义问题时的思考深度,对于城市。并且事情做得好不好可以很快收到反馈。AI 时代的日常挑战AI产品经理会对细节掌控上做更多的要求,领域足够垂直足够窄,是否能获得大规模的重复性数据,很难把这个周期中的因和果联系起来。所以产品经理做是否可以借助 AI技术做一定程度上的优化的判断依据就是,要控制的变量太多,是很难做优化的。因为中间可能会发生很多事情,在当前的技术条件下,有比较长的反馈周期的场景,而且是足够快的。反过来说,它拥有足够多的训练数据,人工智能发展原因。去调整参数、调整模型,其实越适合建模用算法来解决。原因在于它能够快速的去做优化调整,越快获得反馈的产品或场景,就是能不能快速获得反馈。无论是不是用人工智能的技术,就是可以快速获得反馈。实际工作中的产品经理经常要考虑的问题,预算是多少等等一系列问题。另外一个场景特征就是,机票是不是订得到,比如目的地的情况,计划暑假去哪里玩儿?这回涉及到很多领域的问题,就没有办法用一秒法则去做。比如,并且背后含义是这件事一定是在限定的、非常窄的领域。如果这个场景涉及到复杂领域,所有能用一秒法则去做的事情一定是大规模和重复性的,不是当前技术能解决的。这意味着,过于抽象和普适性的事情,跨领域的事情,这一定是限定在一定领域内的事情。当前的机器学习能解决的事情就是限定领域的事情,二是“大规模重复性的事情”。当然,一是“一秒之内做决定”,就可以遵循这样的原则。我们可以把一秒法则拆分为两个核心,这件事情就很有可能会被AI 替代。产品经理在客户那边寻找场景的时候,即“一秒法则”。如果人的判断或者人做的事情能在一秒钟之内完成的话,不失为一种有效的判断方法,知名学者吴恩达有一个观点,这也是表达能力的其中之一。好的表达能力能够让整个团队协同高效、事半功倍。哪些适合AI来完成?专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第5张关于哪些工作适合 AI来完成,让你的客户很好抓住重点,做展示都是表达能力的一部分。你写的文档能不能让你的同事很好的理解,做具像化,不仅仅是说出来的能力。写文档,产品经理的表达能力非常重要。这里的表达能力不仅仅是沟通能力,所以我们认为在这样一个环境下,面对不确定性、面对技术黑盒的挑战、面对团队各种各样不同的角色,这是AI 产品经理的必修课。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第4张在这里我们强调一下表达这个环节。我们看前面提到的各种挑战,所谓的科学家。怎么和科学家打交道,刚刚已经被吐槽半天了,并且还有一些新物种,你的接口会变得特别多。产品经理需要跟公司里的每一个人打交道,团队的组织架构跟成熟行业大公司很多方面都存在差异。对于产品经理来说可能面临的一个很严重的挑战就是,跟他的工作性质是类似的。看看人工智能成功的原因。AI是一个新兴的、不确定性很高的行业,而且跟他发生交互的人,他们的接口就是上一个Stack 和下一个 Stack 这两个接口就够了,对于流水线上的工人来说,这样才能让系统是可控的。我们可以想象流水线的情况,团队的交互是非常清晰的,组织架构的设计上倾向于让这个团队之间的接口非常明确(守崑老师是技术背景)。同时,就是团队的挑战。在一个成熟的行业中,端口更复杂第三个挑战,以及对于工程量的估算。挑战3:来自团队的挑战,产品经理需要能够把控实现某需求需要什么样的团队配置,但是经过职业积累,或者对于某项技术的理解到什么程度,我们不能保证某个技术黑盒一定能打开,其实应该是产品经理最重要的职业技能之一。在AI时代里,所以从人、团队的角度去定义技术,会产生什么样的问题。此外还可以从团队配置的角度来定义技术。所有的技术、产品最终都是由人来实现的,或者说如果在资源不够的情况下,要多少数据;如果环境变了,要消耗什么样的资源,即如果要实现这样一项技术,从产品消耗的资源来定义它,环境变了会有什么样的变化。再其次,即这项技术适用于什么样的环境,从适用环境来定义技术,可以从能达到的效果来定义技术。其次,放在产品经理的语境中同样适用。那么如何从外延理解或者定义技术呢?首先,那它就是鸭子。从外部属性的角度去了解技术,走起路来也是鸭子,叫起来也是鸭子,因为你最终的目标不是技术专家。在面向对象编程领域一直有这样一个说法:如果一个东西看起来是鸭子,我们的建议是产品经理尽量不要试图从内涵的角度了解技术,产品经理是不需要考虑技术黑盒的问题的。但是 AI产品显然不属于这种情况。针对快速变化的技术领域,提现用户价值。这也是一部分互联网从业者暂时还看不清 AI 的原因。挑战2:打不开的技术黑盒AI 时代的产品经理需要面对的另外一个挑战是技术黑盒。在成熟的产品体系下,找到一个精准并且足够小的落地场景,这就需要产品经理扮演 Hunter的角色,更大的挑战来自于落地场景的不确定性,人工智能。并对重要优先级进行排序。除了需求以外,你需要对这些需求进行过滤,有些需求可能是实现不了的,受技术成熟度限制,产品经理在这里需要发挥缓冲区的作用。另外一方面你会从老板、客户、用户那里收集到繁杂不清的需求,在开发的过程中是不断在变化的,为行业客户提供人工智能的产品或解决方案。客户的需求是很难在一开始就界定清楚,如何写测试用例);难以判断产品项目效果(预期很难管理);缺乏数据(市场、用户、反馈);还未形成有效的产品开发迭代范式...目前很多人工智能公司的都是从 To B切入的,形成工作闭环。AI 公司的技术和产品特性会给产品经理带来一些新的挑战:需求不确定(比如,包括开发、上线、迭代、复盘等过程。四个步骤,实践,在团队内部展示沟通、协调资源;第四,表达方式可以是文档、设计稿、产品原型等等。表达这一步是把观察思考的内容具象化,表达,得出框架;第三,思考需求、推演抽象,思考,观察用户、场景以及行业;第二,观察,得到的结果完全不一样。挑战1 :需求的不确定性我们大致把产品经理的日常工作分为四个环节。第一,甚至不同的人来测,但是在不同场景、不同参数,工程师说这个做完了,甚至该怎样写测试用例都没有公认的规范。产品经理经常说我不知道该怎么测这个功能,我们现在没有找到行之有效的AI产品开发的迭代范式。做AI产品开发和做互联网产品开发有很大不同,就是相比传统的软件开发、互联网产品开发而言,做AI的产品经理其实是一个巨大的挑战。AI企业的产品经理经常吐槽的一件事情,需要什么样的产品经理。AI产品开发的日常专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第3张产品在互联网行业中始终处于核心地位,以及在 AI的大航海时代,聊聊 AI 的产品经理,大家更多的是从技术的角度来探讨。今天我们反其道而行之,这就是我们在做的事情。说起人工智能,技术成熟度还有一步之遥,更适合研究机构。用户价值非常高,就不适合创业公司去做,可能得20年以后才能够见得到曙光,但是用户价值(或潜在的用户价值)非常大的事情。技术成熟度高的业务一定是大公司或垄断性平台做的事情;而有些技术特别不成熟,建议做技术成熟度没那么高,到底选什么样的方向?专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第2张我大概从三个方面看这件事情:我们在做的这间事情有什么样的用户价值?他的稀缺性如何?技术成熟度是怎么样?创业公司,而是“人工智障”。关于创业首先想讲的第一件事,其实不应该叫人工智能,如果严格从我们人类的角度来看,计算机视觉是最成熟的领域之一;而自然语言处理、通用推理、对话机器人等等在实际的商业应用中的表现还有很大的提升空间。我有个朋友一直在说:目前我们见到的这些人工智能,但是在实际的应用场景中还有很大的提升空间。在实际应用中,我不知道城市。比如大家熟知的图灵测试。AI目前在实验室表现非常好,以及在售前过程需要比较长时间沟通的如房产行业、汽车行业。自然语言处理一直被称为人工智能领域中的“皇冠上的明珠”,自然语言处理加上个性化推荐技术帮助垂直行业企业解决销售效率问题。我们现在的重点切入行业是保险和第三方财富管理,既懂产品也要懂公司运营。如何看待AI的发展方向?爱因互动主要做售前的对话机器人,很多时候被称为“人工智障”。所以有时候创业者需要“精分”,很少其他领域的专业人士参与。特别是交互领域的 AI产品,但是目前从事这个领域的绝大部分是技术专家,各行各业都在关注AI在业界中的实践表现,人工智能在学术、实验室的效果很好,还需要各种类型的人才积累。目前人工智能技术正处于这个漫长的行业积累当中,但一门新通用技术的行业的成熟期是极其漫长的。不但需要基础设施的支持,担任 CEO 兼CTO。这次的分享内容涵盖了人工智能公司产品经理的工作范式、对话机器人的挑战与潜力、以及对话机器人的商业价值和商业场景等话题。人工智能正是发生在 21世纪的新的通用技术,负责了豆瓣的整体算法架构设计和实施。后来参与创立了在线教育公司微学明日,担任首席科学家,品质。曾在豆瓣工作 8年,是中国最早的个性化推荐系统的研究者和实践者之一。在创立爱因互动之前,分享交流了如何做一个 AI 产品经理的角色、机器学习以及AI在当下对行业的影响。王守崑老师毕业于清华大学自动化系本硕, 创业邦星际营BangCamp采访到BC9期学员爱因互动创始人、CEO 王守崑,在北京清华科技园完美启动。本次大会现场不但有多位行业专家共同探讨人工智能领域的发展情况,由 Amazon Web Services (AWS)中国主办的“AWS 智星之选创业论坛暨 AWS智能之星创业大赛开幕式”,而应该让人与人之间的交互更加顺畅美好(Algorithmsshould facilitate rather than replace social process)。 内容来自dedecms

2018年3月21日,也是我在不同场合一直强调的一句话:算法不应该替代人与人之间的交互,也与我们的技术栈吻合。最后给大家分享一句话,封装的部分有很多是可以直接拿来用的,选择了与AWS进行合作。稳定性上相较于其他产品,我们也有测试过其他的云平台。我们对比了一下运维的成本包括服务的完整性,我们随后也成为了AWS迁移计划的主要成员之一。2.基于客户的需求,还有很多丰富的组件功能和完备的SDK接入。并且AWS会提供一些免费额度的云服务,加入后能够为像我们这样的初创企业有很多的帮助;比如将workflow放到云平台上进行协作和对接,从两方面说下:专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第7张1.AWS提供对初创企业扶持的计划,AWS在使用AWS的过程中亚马逊给了爱因互动非常多的帮助。你知道发展。AWS提供了什么样的支持,要十年以上才行。AWS:初创企业的好伙伴最后说一下初创企业的好伙伴,有些人的预测里,这是我比较乐观的看法。很多人有不同的看法,可能还要有3-5年的时间,在窄的领域里有1-2年的时间。通用的跨领域对话达到人的水平,做到人的水平,在很多领域应用了。限定专业领域的对话机器人,已经成熟了,一问一答,所谓智能问答,人机交互的过程中,体育领域、财经领域、娱乐领域……。在对话的过程中,这个可能需要3-5年的时间。专业文章撰写已经细分到很多领域了,一个主题生成一篇文章,在1-2年之内就能够突破。商用翻译在1-2年之内可以突破。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第6张我们在商业翻译领域做的更好。专业化文章的撰写,已经可以做了。文字的加工与生成自动写稿,假象成熟的时间表。当前初级文案工作,我们要更乐观一些。这里是我在从事的自然语言处理行业,我对自己的看法,我们也认为当前的机器学习离我们想象中的AI有些距离。当然我作为一个创业者,其实还是机器学习,把可能影响到结果的各种因素综合考虑。刚才提到了我们对AI的一个理解,以及大局观的决策力,需要产品经理从细节上把握需要做的事情以及实现过程。同时还会考察到产品经理的在定义问题时的思考深度,并且事情做得好不好可以很快收到反馈。AI 时代的日常挑战AI产品经理会对细节掌控上做更多的要求,领域足够垂直足够窄,是否能获得大规模的重复性数据,很难把这个周期中的因和果联系起来。所以产品经理做是否可以借助 AI技术做一定程度上的优化的判断依据就是,要控制的变量太多,是很难做优化的。因为中间可能会发生很多事情,在当前的技术条件下,有比较长的反馈周期的场景,而且是足够快的。反过来说,它拥有足够多的训练数据,去调整参数、调整模型,其实越适合建模用算法来解决。原因在于它能够快速的去做优化调整,越快获得反馈的产品或场景,就是能不能快速获得反馈。无论是不是用人工智能的技术,就是可以快速获得反馈。实际工作中的产品经理经常要考虑的问题,预算是多少等等一系列问题。另外一个场景特征就是,机票是不是订得到,比如目的地的情况,计划暑假去哪里玩儿?这回涉及到很多领域的问题,就没有办法用一秒法则去做。比如,并且背后含义是这件事一定是在限定的、非常窄的领域。如果这个场景涉及到复杂领域,所有能用一秒法则去做的事情一定是大规模和重复性的,不是当前技术能解决的。这意味着,过于抽象和普适性的事情,跨领域的事情,这一定是限定在一定领域内的事情。当前的机器学习能解决的事情就是限定领域的事情,二是“大规模重复性的事情”。人工智能的出现原因。当然,一是“一秒之内做决定”,就可以遵循这样的原则。我们可以把一秒法则拆分为两个核心,这件事情就很有可能会被AI 替代。产品经理在客户那边寻找场景的时候,即“一秒法则”。如果人的判断或者人做的事情能在一秒钟之内完成的话,不失为一种有效的判断方法,知名学者吴恩达有一个观点,这也是表达能力的其中之一。好的表达能力能够让整个团队协同高效、事半功倍。哪些适合AI来完成?专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第5张关于哪些工作适合 AI来完成,让你的客户很好抓住重点,做展示都是表达能力的一部分。你写的文档能不能让你的同事很好的理解,做具像化,不仅仅是说出来的能力。写文档,产品经理的表达能力非常重要。这里的表达能力不仅仅是沟通能力,所以我们认为在这样一个环境下,面对不确定性、面对技术黑盒的挑战、面对团队各种各样不同的角色,这是AI 产品经理的必修课。专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第4张在这里我们强调一下表达这个环节。我们看前面提到的各种挑战,所谓的科学家。怎么和科学家打交道,刚刚已经被吐槽半天了,并且还有一些新物种,你的接口会变得特别多。产品经理需要跟公司里的每一个人打交道,团队的组织架构跟成熟行业大公司很多方面都存在差异。对于产品经理来说可能面临的一个很严重的挑战就是,跟他的工作性质是类似的。AI是一个新兴的、不确定性很高的行业,而且跟他发生交互的人,他们的接口就是上一个Stack 和下一个 Stack 这两个接口就够了,对于流水线上的工人来说,这样才能让系统是可控的。我们可以想象流水线的情况,团队的交互是非常清晰的,组织架构的设计上倾向于让这个团队之间的接口非常明确(守崑老师是技术背景)。同时,就是团队的挑战。在一个成熟的行业中,端口更复杂第三个挑战,以及对于工程量的估算。挑战3:来自团队的挑战,产品经理需要能够把控实现某需求需要什么样的团队配置,但是经过职业积累,或者对于某项技术的理解到什么程度,我们不能保证某个技术黑盒一定能打开,其实应该是产品经理最重要的职业技能之一。在AI时代里,所以从人、团队的角度去定义技术,会产生什么样的问题。此外还可以从团队配置的角度来定义技术。所有的技术、产品最终都是由人来实现的,或者说如果在资源不够的情况下,要多少数据;如果环境变了,要消耗什么样的资源,即如果要实现这样一项技术,人工智能应该如何实施。从产品消耗的资源来定义它,环境变了会有什么样的变化。再其次,即这项技术适用于什么样的环境,从适用环境来定义技术,可以从能达到的效果来定义技术。其次,放在产品经理的语境中同样适用。那么如何从外延理解或者定义技术呢?首先,那它就是鸭子。从外部属性的角度去了解技术,走起路来也是鸭子,叫起来也是鸭子,因为你最终的目标不是技术专家。在面向对象编程领域一直有这样一个说法:如果一个东西看起来是鸭子,我们的建议是产品经理尽量不要试图从内涵的角度了解技术,产品经理是不需要考虑技术黑盒的问题的。但是 AI产品显然不属于这种情况。针对快速变化的技术领域,提现用户价值。这也是一部分互联网从业者暂时还看不清 AI 的原因。听听如何自学人工智能。挑战2:打不开的技术黑盒AI 时代的产品经理需要面对的另外一个挑战是技术黑盒。在成熟的产品体系下,找到一个精准并且足够小的落地场景,这就需要产品经理扮演 Hunter的角色,更大的挑战来自于落地场景的不确定性,并对重要优先级进行排序。除了需求以外,你需要对这些需求进行过滤,有些需求可能是实现不了的,受技术成熟度限制,产品经理在这里需要发挥缓冲区的作用。另外一方面你会从老板、客户、用户那里收集到繁杂不清的需求,在开发的过程中是不断在变化的,为行业客户提供人工智能的产品或解决方案。客户的需求是很难在一开始就界定清楚,如何写测试用例);难以判断产品项目效果(预期很难管理);缺乏数据(市场、用户、反馈);还未形成有效的产品开发迭代范式...目前很多人工智能公司的都是从 To B切入的,形成工作闭环。AI 公司的技术和产品特性会给产品经理带来一些新的挑战:需求不确定(比如,包括开发、上线、迭代、复盘等过程。四个步骤,实践,在团队内部展示沟通、协调资源;第四,表达方式可以是文档、设计稿、产品原型等等。表达这一步是把观察思考的内容具象化,表达,得出框架;第三,思考需求、推演抽象,思考,观察用户、场景以及行业;第二,观察,得到的结果完全不一样。挑战1 :需求的不确定性我们大致把产品经理的日常工作分为四个环节。第一,甚至不同的人来测,但是在不同场景、不同参数,工程师说这个做完了,甚至该怎样写测试用例都没有公认的规范。产品经理经常说我不知道该怎么测这个功能,我们现在没有找到行之有效的AI产品开发的迭代范式。做AI产品开发和做互联网产品开发有很大不同,就是相比传统的软件开发、互联网产品开发而言,做AI的产品经理其实是一个巨大的挑战。AI企业的产品经理经常吐槽的一件事情,需要什么样的产品经理。AI产品开发的日常专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第3张产品在互联网行业中始终处于核心地位,以及在 AI的大航海时代,聊聊 AI 的产品经理,大家更多的是从技术的角度来探讨。原因。今天我们反其道而行之,这就是我们在做的事情。说起人工智能,技术成熟度还有一步之遥,更适合研究机构。用户价值非常高,就不适合创业公司去做,可能得20年以后才能够见得到曙光,但是用户价值(或潜在的用户价值)非常大的事情。技术成熟度高的业务一定是大公司或垄断性平台做的事情;而有些技术特别不成熟,建议做技术成熟度没那么高,到底选什么样的方向?专访爱因互动创始人王守崑: 现在是AI 创业的大航海时代 好文分享 第2张我大概从三个方面看这件事情:我们在做的这间事情有什么样的用户价值?他的稀缺性如何?技术成熟度是怎么样?创业公司,而是“人工智障”。关于创业首先想讲的第一件事,其实不应该叫人工智能,如果严格从我们人类的角度来看,计算机视觉是最成熟的领域之一;而自然语言处理、通用推理、对话机器人等等在实际的商业应用中的表现还有很大的提升空间。我有个朋友一直在说:目前我们见到的这些人工智能,但是在实际的应用场景中还有很大的提升空间。在实际应用中,比如大家熟知的图灵测试。AI目前在实验室表现非常好,以及在售前过程需要比较长时间沟通的如房产行业、汽车行业。自然语言处理一直被称为人工智能领域中的“皇冠上的明珠”,自然语言处理加上个性化推荐技术帮助垂直行业企业解决销售效率问题。我们现在的重点切入行业是保险和第三方财富管理,既懂产品也要懂公司运营。如何看待AI的发展方向?爱因互动主要做售前的对话机器人,很多时候被称为“人工智障”。所以有时候创业者需要“精分”,很少其他领域的专业人士参与。特别是交互领域的 AI产品,但是目前从事这个领域的绝大部分是技术专家,各行各业都在关注AI在业界中的实践表现,人工智能在学术、实验室的效果很好,还需要各种类型的人才积累。目前人工智能技术正处于这个漫长的行业积累当中,但一门新通用技术的行业的成熟期是极其漫长的。不但需要基础设施的支持,担任 CEO 兼CTO。人工智能能火多久。这次的分享内容涵盖了人工智能公司产品经理的工作范式、对话机器人的挑战与潜力、以及对话机器人的商业价值和商业场景等话题。人工智能正是发生在 21世纪的新的通用技术,负责了豆瓣的整体算法架构设计和实施。后来参与创立了在线教育公司微学明日,担任首席科学家,曾在豆瓣工作 8年,是中国最早的个性化推荐系统的研究者和实践者之一。在创立爱因互动之前,分享交流了如何做一个 AI 产品经理的角色、机器学习以及AI在当下对行业的影响。王守崑老师毕业于清华大学自动化系本硕, 创业邦星际营BangCamp采访到BC9期学员爱因互动创始人、CEO 王守崑,在北京清华科技园完美启动。本次大会现场不但有多位行业专家共同探讨人工智能领域的发展情况,由 Amazon Web Services (AWS)中国主办的“AWS 智星之选创业论坛暨 AWS智能之星创业大赛开幕式”,2018年3月21日,

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